劉維林 王藝斌

為應(yīng)對全球氣候和環(huán)境變遷的嚴峻挑戰(zhàn)，中國在“十四五”規(guī)劃中做出了加快發(fā)展方式綠色轉(zhuǎn)型和實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重大戰(zhàn)略部署，轉(zhuǎn)變城市發(fā)展方式，建設(shè)創(chuàng)新、智慧、綠色的新型城市將成為第二個百年目標(biāo)下中國城市化發(fā)展戰(zhàn)略的重大轉(zhuǎn)向。如何打破長期以來過度依賴于高投入、高污染、高排放的傳統(tǒng)發(fā)展模式，轉(zhuǎn)向更多依賴于技術(shù)進步、效率提升和減污降碳的新型發(fā)展模式，是中國城市未來發(fā)展至關(guān)重要的一項戰(zhàn)略任務(wù)。而與此同時，伴隨著新一代信息技術(shù)革命的發(fā)展，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等為代表的數(shù)字經(jīng)濟蓬勃興起，正在成為推動中國經(jīng)濟社會發(fā)展的新動能。數(shù)字經(jīng)濟通過與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域廣泛融合和不斷拓展，在促進消費、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、激發(fā)創(chuàng)新、拉動就業(yè)和擴大投資等方面的作用已經(jīng)凸現(xiàn)。根據(jù)中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展白皮書》，2020年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到39.2萬億元，占GDP比重達到38.6%，數(shù)字經(jīng)濟增長速度遠超GDP增速，其自身發(fā)展有效帶動了中國經(jīng)濟社會整體發(fā)展水平的提高。而新冠肺炎疫情的蔓延進一步加快了全球數(shù)字化的步伐。在上述背景下，如何借助數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展推動中國城市走向創(chuàng)新驅(qū)動、綠色發(fā)展的新模式，是當(dāng)前亟待進行理論闡釋與實證研究的重要課題。

那么，數(shù)字經(jīng)濟是否有助于推動城市綠色高質(zhì)量發(fā)展？數(shù)字經(jīng)濟可能帶來的“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)對中國城市之間面臨的發(fā)展分異和區(qū)域差距會產(chǎn)生何種影響？數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響機制如何？盡管近年來一些文獻從數(shù)字經(jīng)濟與城市全要素生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、要素配置等角度進行了相關(guān)探討，但缺乏對能源消耗和環(huán)境污染因素的關(guān)注?；诖?，本文在剖析數(shù)字經(jīng)濟自身特征的基礎(chǔ)上，從邊際效應(yīng)和影響作用兩方面提出了數(shù)字經(jīng)濟賦能城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的理論假說，進而使用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的地級及以上城市能源消耗數(shù)據(jù)對全國254個城市綠色全要素生產(chǎn)率水平進行系統(tǒng)測度，運用多種計量模型實證檢驗了上述效應(yīng)與機制假說。研究結(jié)果顯示，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色發(fā)展具有顯著的促進作用，且作用效果存在“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)，其對綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用越強；數(shù)字經(jīng)濟通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)、創(chuàng)新能力激發(fā)效應(yīng)和公眾認知能力提升效應(yīng)三重機制賦能城市高質(zhì)量發(fā)展。這些結(jié)論在使用工具變量進行內(nèi)生性檢驗和多種穩(wěn)健性檢驗后依舊成立。

本文的邊際貢獻主要在于：(1)細致考察了數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色發(fā)展的促進作用，并通過面板門檻模型驗證了“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)的存在；(2)識別和驗證了數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色發(fā)展過程中的三個作用渠道，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)、創(chuàng)新能力激發(fā)效應(yīng)和公眾認知能力提升效應(yīng)；(3)對城市綠色全要素生產(chǎn)率測度過程中能源消耗數(shù)據(jù)進行更系統(tǒng)化的處理，解決了傳統(tǒng)方法使用城市用電量來代替城市能源消耗數(shù)據(jù)的局限。此外，本文還采取引入工具變量、替換被解釋變量等方法對實證結(jié)果進行了穩(wěn)健性檢驗。

一、文獻綜述

綠色高質(zhì)量發(fā)展是新時代背景下中國城市發(fā)展導(dǎo)向上的重大轉(zhuǎn)變。在過去相當(dāng)長的時期里，GDP導(dǎo)向型的發(fā)展指標(biāo)成為衡量城市發(fā)展和考核地方官員的指揮棒，雖推動了城市經(jīng)濟的高速增長，但也造成了經(jīng)濟結(jié)構(gòu)失衡、環(huán)境污染加劇、能源浪費嚴重和運行效率低下等諸多矛盾(劉燕妮等，2014；王亞飛、陶文清，2021)。十九大以后黨中央明確提出中國經(jīng)濟由高增長階段轉(zhuǎn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)逐漸成為衡量高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵指標(biāo)，并得到學(xué)術(shù)界的廣泛認同。全要素生產(chǎn)率的思想源于Solow(1957)，將生產(chǎn)要素投入增長以外的部分視為技術(shù)進步部分，被廣泛用于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)評測(王亞飛、陶文清，2021)。但由于TFP的測算中往往忽略了生產(chǎn)過程中的能源消耗和環(huán)境污染，一部分學(xué)者進一步開發(fā)了基于松弛測度的非徑向-非角度SBM(Slacks-Based Measure)模型，測算出包含非期望產(chǎn)出的綠色效率值，進而實現(xiàn)對綠色全要素生產(chǎn)率(Green Total Factor Productivity，GTFP)的識別(Fare et al.，1989；Jiang，2015)。城市作為經(jīng)濟集聚、人口集中和經(jīng)濟增長的重要空間載體，也是環(huán)境污染物和溫室氣體排放的重要來源，面臨著實現(xiàn)城市經(jīng)濟增長與生態(tài)環(huán)境改善的雙重目標(biāo)(王亞飛、陶文清，2021)，城市的綠色高質(zhì)量發(fā)展成為近期學(xué)術(shù)研究日趨關(guān)注的話題，程中華(2015)通過引入能源消耗和環(huán)境污染數(shù)據(jù)進行了城市層面GTFP的測算，并將其作為衡量城市綠色高質(zhì)量發(fā)展重要指標(biāo)。

現(xiàn)有研究對數(shù)字經(jīng)濟與綠色高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的探討較少，相關(guān)文獻大多僅關(guān)注于數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的某一方面。理論層面的探討如荊文君、孫寶文(2019)基于數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)產(chǎn)業(yè)所具備的基本特征，闡釋了數(shù)字經(jīng)濟通過產(chǎn)生新的要素投入、新的資源配置和新的全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的促進作用。還有學(xué)者基于數(shù)字經(jīng)濟價值鏈(Miao，2021)、五部門投入產(chǎn)出模型(楊虎濤，2020)和Feder兩部門模型(葛和平、吳福象，2021)構(gòu)建了數(shù)字經(jīng)濟影響城市高質(zhì)量發(fā)展的數(shù)理模型，并在此基礎(chǔ)上論述了數(shù)字經(jīng)濟通過經(jīng)濟效率提升、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化和全要素生產(chǎn)率提升等方式促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用機制。在實證研究方面，Ballestar et al.(2021)通過對制造業(yè)的實證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用具有長期TFP提升效應(yīng)和勞動替代效應(yīng)。郭吉濤、梁爽(2021)通過熵權(quán)TOPSIS法測算中國全要素生產(chǎn)率水平，進而研究了數(shù)字經(jīng)濟促進中國全要素生產(chǎn)率提升的作用機理。趙濤等(2020)分別構(gòu)建省級和地級市層面經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上論述數(shù)字經(jīng)濟對于城市經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的促進作用。邱子迅、周亞虹(2021)基于國家大數(shù)據(jù)試驗區(qū)的準(zhǔn)自然實驗研究了數(shù)字經(jīng)濟對于高質(zhì)量發(fā)展的外生沖擊和異質(zhì)性效應(yīng)。

近年來也有一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對減污降碳的積極作用，Nguyen et al.(2020)認為信息通訊技術(shù)的發(fā)展不僅促進了G20國家的經(jīng)濟增長，還提升了這些國家的碳生產(chǎn)率。Ben Lahouel et al.(2021)利用平滑轉(zhuǎn)換回歸模型分析了ICT技術(shù)應(yīng)用有助于改善碳排放與宏觀經(jīng)濟增長的關(guān)系，驗證了ICT技術(shù)的應(yīng)用對綠色經(jīng)濟增長的積極作用。本文認為綠色高質(zhì)量發(fā)展是中國未來城鎮(zhèn)化的發(fā)展方向，數(shù)字經(jīng)濟對中國城市所帶來的深刻變革不能僅局限于TFP或經(jīng)濟增長方面，還應(yīng)納入綠色可持續(xù)發(fā)展的視角，而現(xiàn)有文獻對此關(guān)注較少。綜合上述，本文將在系統(tǒng)測度數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，考察數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色TFP的作用特征及其機理，以期豐富數(shù)字經(jīng)濟與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的研究，并為推動城市綠色發(fā)展提供政策制定參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用及其“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)

數(shù)字經(jīng)濟推升城市綠色全要素生產(chǎn)率的理論邏輯主要體現(xiàn)在以下兩個方面：第一，傳統(tǒng)經(jīng)濟的發(fā)展模式以經(jīng)濟高速增長為主要目標(biāo)，嚴重依賴于能源、資本等要素的持續(xù)投入，發(fā)展方式粗放，環(huán)境污染問題嚴重。數(shù)字經(jīng)濟作為一種新經(jīng)濟模式的出現(xiàn)，擴展和延伸了生產(chǎn)可能性邊界，改變了傳統(tǒng)模式下規(guī)模經(jīng)濟、范圍經(jīng)濟、長尾效應(yīng)的約束條件(荊文君、孫寶文，2019)，在提升企業(yè)生產(chǎn)效率的同時降低了經(jīng)濟發(fā)展過程中對于資源環(huán)境等要素的過度消耗，在加快地區(qū)要素結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時，通過節(jié)能減排效應(yīng)促進社會經(jīng)濟的綠色高質(zhì)量發(fā)展(鄧榮榮、張翱祥，2022)。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟本身也催生出物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算等一系列技術(shù)創(chuàng)新并加快了其在一定空間范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)移和擴散，在增強了城市內(nèi)與城市間經(jīng)濟活動關(guān)聯(lián)的廣度和深度的同時，最大限度地減少了交易的中間環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了溝通交流的快捷與便利，改善了交易效率，降低了交易成本，進一步推升了城市全要素生產(chǎn)率。

數(shù)字經(jīng)濟賦能城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的具體作用領(lǐng)域主要體現(xiàn)在綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型、綠色創(chuàng)新能力提升和綠色監(jiān)管效能改善等幾個方面。第一，在促進綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型方面，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展能夠提升工業(yè)企業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率(程文先、錢學(xué)鋒，2021；惠寧、楊昕，2022)，提高企業(yè)的出口產(chǎn)品技術(shù)復(fù)雜度(杜傳忠、管海鋒，2021)和深化企業(yè)的全球價值鏈嵌入水平(費越等，2021)，在帶動企業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型的同時改善了所在城市的資源利用效率，為城市綠色高質(zhì)量發(fā)展提供微觀基礎(chǔ)。第二，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以顯著帶動地區(qū)綠色創(chuàng)新能力的提升，數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的完善在加快創(chuàng)新迭代和推動技術(shù)外溢的同時，實現(xiàn)了高效率、低成本和較少資源損耗的綠色技術(shù)創(chuàng)新(韋施威等，2022)，從而擴大了城市綠色技術(shù)前沿和生產(chǎn)可能性邊界。第三，數(shù)字經(jīng)濟及數(shù)字化的發(fā)展可以帶動政府監(jiān)管手段的升級和監(jiān)管效能的改善，對于政府而言，大數(shù)據(jù)、云計算、遙感技術(shù)的應(yīng)用可以實現(xiàn)政府對空氣質(zhì)量、河流水質(zhì)、污染排放、環(huán)境承載力等環(huán)境數(shù)據(jù)資源的實時動態(tài)監(jiān)測(Hampton et al.，2013；Shin et al.，2015)，在提升政府資源環(huán)境監(jiān)管能力的同時為城市經(jīng)濟綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型提供更多政策支持。

同時，信息技術(shù)領(lǐng)域普遍存在的“數(shù)字鴻溝”現(xiàn)象，這使得在數(shù)字經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū)和相對落后地區(qū)之間，數(shù)字經(jīng)濟的促進作用存在較大差異，從而可能導(dǎo)致區(qū)域差距的進一步擴大。“數(shù)字鴻溝”概念自從上世紀(jì)九十年代被提出以來，相關(guān)現(xiàn)象一直備受各國政府、各國際組織和科研機構(gòu)的關(guān)注。目前，學(xué)術(shù)界雖然缺乏對數(shù)字鴻溝的統(tǒng)一定義，但在具體研究時通常將其劃分為狹義和廣義兩種。狹義的數(shù)字鴻溝是指數(shù)字技術(shù)擁有者和數(shù)字技術(shù)缺乏者兩個群體在利用數(shù)字技術(shù)的能力、知識和技能之間存在的差距(閆慧、孫立立，2012)。具體而言，信息技術(shù)擁有者是指接收到了更好的互聯(lián)網(wǎng)、計算機和通訊技術(shù)的一部分群體，信息技術(shù)缺乏者是指因為某些客觀原因無法接收到相應(yīng)的技術(shù)和服務(wù)的一部分群體。廣義的數(shù)字鴻溝是指在全球數(shù)字化進程中，不同國家、地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)、人群之間由于信息、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用程度的不同以及創(chuàng)新能力的差別造成的“信息落差”、“知識分隔”和“貧富分化”(金春枝、李倫，2016)。本文參考數(shù)字鴻溝的廣義定義，將數(shù)字鴻溝效應(yīng)定義為在全球數(shù)字化進程中，不同國家、地區(qū)、行業(yè)、企業(yè)和人群之間，由于信息與通信技術(shù)的發(fā)展程度、應(yīng)用水平不同所造成的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差距。

“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)產(chǎn)生的內(nèi)在邏輯在于，數(shù)字經(jīng)濟促成了經(jīng)濟主體之間的網(wǎng)絡(luò)連接，而根據(jù)“梅特卡夫定律”，網(wǎng)絡(luò)的價值等于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)的平方，網(wǎng)絡(luò)的價值與聯(lián)網(wǎng)的用戶數(shù)的平方成正比，數(shù)字經(jīng)濟下參與者從中獲取的收益往往呈現(xiàn)幾何式的增加，使得數(shù)字經(jīng)濟所帶來的邊際收益往往具有邊際收益遞增的非線性特征(楊虎濤，2020；葛和平、吳福象，2021)。陳文、吳贏(2021)基于省級數(shù)據(jù)的研究表明數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與城鄉(xiāng)居民收入差距之間存在U型關(guān)系，即數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展初期會降低城鄉(xiāng)收入差距，但數(shù)字經(jīng)濟的進一步發(fā)展會拉大城鄉(xiāng)收入差距，產(chǎn)生數(shù)字鴻溝問題。張莉娜等(2021)基于中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)檢驗出互聯(lián)網(wǎng)對于家庭收入增加具備“U型”特征，趙濤等(2020)通過門檻效應(yīng)模型也表明數(shù)字經(jīng)濟對高質(zhì)量發(fā)展的影響呈非線性特征。這一特征也進一步衍生出城市之間可能存在的“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)，即不同城市由于在信息、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(方面)的擁有和應(yīng)用程度的差異而產(chǎn)生信息落差及發(fā)展水平分化的趨勢。本文認為數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的影響具有“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)。因此，本文提出如下研究假設(shè)：

H1a：數(shù)字經(jīng)濟有助于促進城市綠色高質(zhì)量發(fā)展。

H1b：數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響具有“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)。

(二)數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的作用機制

實現(xiàn)綠色高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、激發(fā)創(chuàng)新活力以及提升治理效能。本文認為數(shù)字經(jīng)濟主要通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)、創(chuàng)新能力激發(fā)效應(yīng)和社會認知能力提升效應(yīng)三方面機制促進城市綠色高質(zhì)量發(fā)展。

第一，數(shù)字經(jīng)濟對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重塑一方面體現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟從供給側(cè)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)進行數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化改造，促進了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、融合、協(xié)作和發(fā)展(陳昌兵，2018)；另一方面數(shù)字經(jīng)濟釋放消費者需求，促進了市場規(guī)模的擴大和分化，從而加快了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級的步伐。數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用會帶動大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(白雪潔等，2021)，還會催生新的商業(yè)模式，并帶動新產(chǎn)業(yè)的形成(裴長洪等，2018)。除此以外，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展也會顯著帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與數(shù)字化產(chǎn)業(yè)的融合，改變傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)模式和生產(chǎn)方式，促成新一輪的產(chǎn)業(yè)變革(郭炳南等，2022)。而新產(chǎn)業(yè)和新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)會加快高污染、高耗能產(chǎn)業(yè)的淘汰進程，進一步促進戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展，為城市綠色高質(zhì)量發(fā)展帶來新的產(chǎn)業(yè)動能。李振洋、白雪潔(2020)使用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的相關(guān)數(shù)據(jù)進行研究，其結(jié)論證明了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對于制造業(yè)企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率存在提升作用，而制造業(yè)作為社會經(jīng)濟活動中能耗最高、污染物排放量最大的行業(yè)，其自身綠色高質(zhì)量發(fā)展水平的提升會帶動地區(qū)經(jīng)濟綠色高質(zhì)量發(fā)展。由此，我們將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級作為數(shù)字經(jīng)濟賦能城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的中介機制進行考察。

第二，數(shù)字經(jīng)濟本身屬于新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)，其自身包含的互聯(lián)網(wǎng)、移動通信、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展是城市創(chuàng)新活動的重要組成部分。數(shù)字經(jīng)濟引發(fā)的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型使開發(fā)者、生產(chǎn)者與消費者能更好地相互匹配(Ballestar et al.，2021)，進一步激發(fā)了科研創(chuàng)新主體進行研發(fā)活動的積極性以及將知識轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品、新工藝和新服務(wù)的熱情。與數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)的數(shù)字技術(shù)投資還可以帶動地區(qū)人力資本和勞動生產(chǎn)率的提升，在吸引高質(zhì)量勞動力聚集的同時鼓勵了“干中學(xué)”等方式的技術(shù)創(chuàng)新(金環(huán)、于立宏，2021)。此外，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展也有利于創(chuàng)新主體對知識產(chǎn)權(quán)的利用和保護，促進相關(guān)法律法規(guī)的完善，提升知識產(chǎn)權(quán)的保護效率，進而帶動區(qū)域創(chuàng)新水平的提升(吳贏、張翼，2021)。聶長飛等(2021)通過對創(chuàng)新型城市建設(shè)進行相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新型城市建設(shè)可以通過技術(shù)效應(yīng)、集聚效應(yīng)和倒逼效應(yīng)三條途徑驅(qū)動綠色全要素生產(chǎn)率的提升。因此，本文也將創(chuàng)新能力激發(fā)效應(yīng)視為數(shù)字經(jīng)濟賦能城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的一種中介機制。

第三，以互聯(lián)網(wǎng)、新一代移動通訊技術(shù)和大數(shù)據(jù)平臺等為代表的數(shù)字經(jīng)濟促進了社會信息流動，其信息傳播速度和傳播范圍都是傳統(tǒng)信息傳播渠道難以比擬的(張明新、劉偉，2014)。信息溝通效率的提升顯著提升了跨區(qū)域重大環(huán)境污染事件發(fā)生時公眾對其的關(guān)注程度。例如，2013年12月2日—12月6日中國中東部嚴重霧霾事件發(fā)生時，“霧霾”一詞在百度搜索引擎中搜索頻率由此前的日均1700次左右上升至單日最高57339次。這表明重大環(huán)境污染事件的發(fā)生及其在互聯(lián)網(wǎng)平臺的傳播可以顯著提升公眾對于包括霧霾、水體污染和酸雨等環(huán)境污染問題的關(guān)注程度。社會公眾的關(guān)注可以通過監(jiān)察、舉報、輿論、選擇性購買等途徑轉(zhuǎn)化為政府的治理政策和社會的共同行動，提升城市環(huán)境治理效率，促進城市綠色高質(zhì)量發(fā)展(鄧榮榮、張翱祥，2022)。數(shù)字技術(shù)也為政府提供了地區(qū)環(huán)境及時感知的手段，幫助政府及時發(fā)現(xiàn)環(huán)境保護和環(huán)境污染中存在的問題，進而促使政府環(huán)境監(jiān)管部門更大規(guī)模地應(yīng)用新技術(shù)來加大對本地環(huán)境問題的監(jiān)控和處置力度，提升本地區(qū)綠色發(fā)展水平和發(fā)展效率(解春艷等，2017)。由此可以看出，公眾和政府對于環(huán)境污染事件關(guān)注度的提升有助于推動地區(qū)由傳統(tǒng)的單一經(jīng)濟增長模式轉(zhuǎn)變?yōu)榧骖櫗h(huán)境效益的綠色發(fā)展模式。董直慶、王輝(2021)、陳詩一、陳登科(2018)等的研究表明公眾和政府對于環(huán)境污染和城市綠色發(fā)展的關(guān)注會顯著提升城市綠色高質(zhì)量發(fā)展水平。因此，社會認知能力的提升效應(yīng)也作為中介機制之一。綜上，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)、創(chuàng)新能力激發(fā)效應(yīng)和社會認知能力提升效應(yīng)促進城市綠色高質(zhì)量發(fā)展。

三、實證設(shè)計與變量說明

(一)計量模型構(gòu)建

為了驗證上述假設(shè)，本文利用中國254個地級及以上城市2011—2019年的面板數(shù)據(jù)，探究數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色發(fā)展的影響與作用機制，首先構(gòu)建基準(zhǔn)計量模型如下：

GTFPi,t=α0+α1Digei,t+αcZi,t+ui+vt+εi,t

(1)

其中，i表示地區(qū)，t表示年份，GTFPi,t為城市綠色全要素生產(chǎn)率水平，Digei,t代表城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平，Zi,t為控制變量，ui為地區(qū)固定效應(yīng)，vt為時間固定效應(yīng)，εi,t為隨機干擾項。

為進一步討論不同數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平下對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展作用效果的差異，本文進一步構(gòu)建了面板門檻模型，并使用數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平(Dige)作為門檻變量，對假設(shè)H1b中的“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)進行檢驗，面板門檻模型如下：

GTFPi,t=χ0+χ1Digei,t*I(Digei,t≤θ)+χ2Digei,t*I(Digei,t>θ)+χcZi,t+ui+vt+εi,t

(2)

其中，θ為本文門檻變量Dige的門檻值，I(·)為取值1或0的指示函數(shù)，滿足括號內(nèi)條件即取值為1，否則為0。式(2)所展示的是單門檻模型時的計量經(jīng)濟學(xué)模型設(shè)定，可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的計量經(jīng)濟學(xué)檢驗結(jié)果擴充至多門檻模型。

除了式(1)和式(2)所展示的直接效應(yīng)以外，為了進一步考慮數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的作用機制，我們構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化、城市創(chuàng)新能力、公眾關(guān)注度和政府關(guān)注度指標(biāo)在內(nèi)的中介變量，并對假設(shè)2的間接傳導(dǎo)機制進行檢驗。具體而言，針對上述中介變量設(shè)定如下回歸模型形式：

Mvi,t=β0+β1Digei,t+βcZi,t+ui+vt+εi,t

(3)

GTFPi,t=γ0+γ1Digei,t+γ2Mvi,t+γcZi,t+ui+vt+εi,t

(4)

其中，Mvi,t表示包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(Hisi,t)、城市創(chuàng)新能力(Invai,t)、公眾關(guān)注度(Bdidxi,t)和政府關(guān)注度指數(shù)(Gmii,t)指數(shù)在內(nèi)的中介變量。

(二)指標(biāo)說明

1.綠色高質(zhì)量發(fā)展的測度

本文以城市綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)作為城市綠色高質(zhì)量發(fā)展水平的代理變量。本文基于非期望產(chǎn)出SBM模型和GML(Global-Malmquist-Luenberger)指數(shù)來測算2003-2019年我國254個城市綠色全要素生產(chǎn)率。該方法一方面可以在使用SBM模型更加有效的計算包含污染物排放等“非期望產(chǎn)出”時個體的全要素生產(chǎn)率，即綠色全要素生產(chǎn)率；另一方面，GML(Global-Malmquist-Luenberger)指數(shù)通過采用全局參比DEA的方法測度全要素生產(chǎn)率的變動率，即ML(Malmquist-Luenberger)指數(shù)，可以有效解決測度面板數(shù)據(jù)全要素生產(chǎn)率時由于不同時期的數(shù)據(jù)包絡(luò)線不同而造成的全要素生產(chǎn)率變動率(ML指數(shù))縱向不具可比性問題。

考慮到基于非期望產(chǎn)出SBM模型和GML指數(shù)只能衡量綠色全要素生產(chǎn)率的變動率，而基期年份各地級市生產(chǎn)率水平的差異也會對各城市綠色全要素生產(chǎn)率水平產(chǎn)生影響，為了更好反映基期年份各地級市生產(chǎn)率水平的差異，本文使用隨機前沿分析方法(Stochastic Frontier Approach，SFA)測算基期年份的全要素生產(chǎn)率水平，并將其與其余年份綠色全要素生產(chǎn)率水平的變動指數(shù)逐年累乘，進而得到各地級市2004—2019年綠色全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)(1)感謝匿名審稿人就改進基期TFP測度問題給出的意見和建議。。為了與解釋變量的數(shù)據(jù)時間跨度匹配，本文從中截取2011—2019年綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)數(shù)據(jù)作為本文實證樣本。其中，基期年份TFP以勞動和資本為投入項，以地區(qū)實際生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出項進行測算，其余年份綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)的投入項指標(biāo)包含勞動、資本和能源投入，產(chǎn)出項指標(biāo)包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出，期望產(chǎn)出為地區(qū)實際生產(chǎn)總值，非期望產(chǎn)出包括城市工業(yè)SO2排放量、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)煙塵排放量。具體的指標(biāo)測算方法如下：

投入項指標(biāo)：勞動力投入指標(biāo)使用的是2003—2019年間城鎮(zhèn)從業(yè)人員年末數(shù)。

產(chǎn)出項指標(biāo)：包含期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出兩個方面。在期望產(chǎn)出方面，本文以各城市2003—2019年實際地區(qū)生產(chǎn)總值來衡量。在具體的計算方法上，本文以2003年為基期，根據(jù)城市所在省份的歷年地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)計算得到城市地區(qū)生產(chǎn)總值平減指數(shù)，對城市名義地區(qū)生產(chǎn)總值進行平減以消除價格因素的影響，得到各城市歷年實際地區(qū)生產(chǎn)總值。在非期望產(chǎn)出方面，本文采用2003—2019年城市工業(yè)SO2排放量、工業(yè)廢水排放量和工業(yè)煙塵排放量作為本文非期望產(chǎn)出。

2.數(shù)字經(jīng)濟的測度

現(xiàn)有文獻中衡量地級市層面數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的主流方法主要有兩種，一種直接采用騰訊研究院等智庫所發(fā)布的數(shù)字中國指數(shù)，指標(biāo)涵蓋范圍為2015年至今，但該指數(shù)時期跨度較短，且其所測度的數(shù)據(jù)在不同年份之間指標(biāo)選擇并不相同，不適于進行不同時期的比較。另一種是采用互聯(lián)網(wǎng)普及率、相關(guān)從業(yè)人員情況、相關(guān)產(chǎn)出情況和移動電話普及率四個方面指標(biāo)來反映互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，結(jié)合中國數(shù)字普惠金融指數(shù)來表征數(shù)字金融發(fā)展水平，并使用主成分分析的方法來對上述數(shù)據(jù)進行降維處理得到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)。其中，數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)是由北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心和螞蟻金服集團共同編制的，該數(shù)據(jù)以用戶使用支付寶和螞蟻花唄的交易頻率、支付金額和線上存貸款情況等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，匯總后得到表征數(shù)字金融普惠程度的指標(biāo)。綜合上述因素，本文選擇第二種方法構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)，具體指標(biāo)構(gòu)成見表1。為使回歸口徑相同，本文對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

表1 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平指標(biāo)體系

3.中介變量相關(guān)指標(biāo)的測度

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(His)：三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進方向是第一產(chǎn)業(yè)比重持續(xù)下降，第二產(chǎn)業(yè)比重呈現(xiàn)先增長后下降的態(tài)勢，第三產(chǎn)業(yè)比重持續(xù)穩(wěn)定增加。實證研究中多將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化程度簡化為農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)或第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的相對比例，這種方法通常只能對三次產(chǎn)業(yè)進行兩兩關(guān)系的比較而忽視另外一方的作用。本文參考付凌暉(2010)所采用的借鑒空間解析幾何三維向量夾角的思路，將三次產(chǎn)業(yè)中每個產(chǎn)業(yè)部門產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重作為空間向量中的一個分量，從而構(gòu)成一組三維向量：X0=(x1,0,x2,0,x3,0)，然后分別計算X0向量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由低到高排列的標(biāo)準(zhǔn)向量X1=(1,0,0)、X2=(0,1,0)和X3=(0,0,1)之間的夾角。這種方法的優(yōu)勢在于可以將三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值共同納入一個空間坐標(biāo)系中，任何一個產(chǎn)業(yè)占比的變化都會改變指標(biāo)的數(shù)值。三維產(chǎn)業(yè)向量與標(biāo)準(zhǔn)向量的夾角θj采用如下公式計算：

(5)

進而可得，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的計算公式為：

(6)

城市創(chuàng)新能力(Inva)：創(chuàng)新是推動城市高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素，基于要素改進型的技術(shù)創(chuàng)新可以在節(jié)約資源投入的條件下促進城市綠色全要素生產(chǎn)率的提高和地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。本文考慮數(shù)據(jù)可得性，將城市專利數(shù)量作為城市創(chuàng)新能力的主要指代指標(biāo)。由于SIPO網(wǎng)站中在反映城市專利數(shù)量時同時有城市專利申請量和城市專利授權(quán)量兩個指標(biāo)，考慮到專利授權(quán)量具有一定的滯后性，本文選擇城市專利申請量作為城市創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)，并使用最大值和最小值進行去規(guī)?；幚?。

社會認知能力提升：本文將社會認知能力劃分為公眾關(guān)注度指數(shù)(Bdidx)和政府關(guān)注度指數(shù)(Gmi)兩個指標(biāo)，分別表示社會經(jīng)濟運行中兩個重要主體——公眾和政府對于經(jīng)濟綠色高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)注程度。指標(biāo)具體含義如下：

公眾關(guān)注度指數(shù)(Bdidx)：公眾環(huán)境關(guān)注度指數(shù)構(gòu)建參考董直慶、王輝(2021)的設(shè)計，以“環(huán)境污染”為關(guān)鍵詞，獲得各地級市居民歷年使用百度搜索引擎檢索“環(huán)境污染”關(guān)鍵詞的檢索次數(shù)。我們利用百度指數(shù)搜索引擎，搜集整理了2011—2019年各地級以上城市該關(guān)鍵詞每日檢索數(shù)量的年平均值，隨后對其使用最大值和最小值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

政府關(guān)注度指數(shù)(Gmi)：本文使用各地區(qū)政府工作報告每千字中出現(xiàn)環(huán)境相關(guān)詞匯的概率來表示政府對于環(huán)境保護的關(guān)注度。具體的構(gòu)建方法是采用文本抓取的方式獲取各地區(qū)各年度工作報告中有關(guān)污染詞匯的文本數(shù)量，除以該地區(qū)當(dāng)年政府工作報告總字數(shù)。參考陳詩一、陳登科(2018)的設(shè)計，本文從地級市政府工作報告中篩選涉及環(huán)境污染和城市綠色發(fā)展的詞匯，如果文本中出現(xiàn)特定詞語，就把相關(guān)文本定義為具有某些特定含義的文本。我們選擇“環(huán)境保護”，“環(huán)?！?，“污染”，“能耗”，“減排”，“排污”，“生態(tài)”，“綠色”，“低碳”，“化學(xué)需氧量”，“二氧化硫”，“二氧化碳”，“PM2.5”，“霧霾”，“全球變暖”，“酸雨”，“溫室效應(yīng)”，“節(jié)水”，“造林”，“綠化”，“揚塵”，“煙塵”，“碧水”，“藍天”，“污水”，“空氣質(zhì)量”，“可持續(xù)”，“回收”等關(guān)鍵詞，采用Python語言文本分析方法，整理得到各地區(qū)相關(guān)文本數(shù)量，將其作為政府環(huán)境關(guān)注度指標(biāo)，并對其使用最大值和最小值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

4.控制變量的選擇

鑒于可能影響城市綠色全要素生產(chǎn)率的相關(guān)因素較多，本文參考以往文獻的設(shè)定采用如下指標(biāo)來構(gòu)建控制變量：對外開放程度(Fdi)，本文使用外資企業(yè)的平均規(guī)模來表示，具體計算方法為使用規(guī)模以上外商投資工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值除以規(guī)模以上外商投資工業(yè)企業(yè)數(shù)量；市場活躍度(Entra)，通過民營企業(yè)的經(jīng)營活力來反映，具體為城市私營部門就業(yè)人數(shù)與勞動力總數(shù)之比；財政干預(yù)程度(Fac)，通過地級市財政分權(quán)程度來反映，使用財政預(yù)算內(nèi)收入比財政預(yù)算內(nèi)支出來表示；金融發(fā)展水平(Fina)，用年末金融機構(gòu)人民幣各項貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來表示；地區(qū)稅基規(guī)模(Rtax)，使用城市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)本年應(yīng)交增值稅額來表示。為了避免偽回歸，我們對Fdi和Rtax均使用極值法作了歸一化處理。

(三)數(shù)據(jù)的來源及說明

本文選取中國254個地級及以上城市2011—2019年的面板數(shù)據(jù)為樣本，綠色全要素生產(chǎn)率的相關(guān)指標(biāo)和數(shù)字經(jīng)濟相關(guān)指標(biāo)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》，能源消耗數(shù)據(jù)來源于各省市統(tǒng)計年鑒，衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)來源美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)，該數(shù)據(jù)包含了去除背景噪聲和干擾之后的各地級市的穩(wěn)定夜間燈光值，通過擬合燈光數(shù)據(jù)與省際能源消費量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)二者之間存在著顯著的正向線性相關(guān)性。城市創(chuàng)新指數(shù)中專利申請量數(shù)據(jù)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局數(shù)據(jù)庫(SIPO)網(wǎng)站搜集整理。公眾關(guān)注度指數(shù)通過百度指數(shù)搜索網(wǎng)站檢索獲得。政府關(guān)注度指數(shù)通過使用Python從各地級市政府工作報告進行文本抓取，其中，各地級市政府工作報告文檔來源于各地級市政府官網(wǎng)和人民網(wǎng)圖文數(shù)據(jù)庫。

(四)描述性統(tǒng)計

實證分析所涉及變量的描述性統(tǒng)計如表2所示，其中綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)的均值為1.34，最小值為0.06，最大值為4.16。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(Dige)的均值為0.70，最小值為0.001，最大值為7.48。在對綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，兩者的匹配口徑一致，使得回歸結(jié)果的可視性進一步得到提升。

表2 數(shù)字經(jīng)濟指標(biāo)體系描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果及分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文首先考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平是否能夠?qū)Τ鞘芯G色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生促進作用，基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表3所示?？紤]到進行綠色發(fā)展相關(guān)研究時，面板數(shù)據(jù)在個體和時間維度會受到擾動項自相關(guān)的影響而導(dǎo)致穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤和回歸系數(shù)被低估，因此需要對個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)加以控制，此外還考慮到因環(huán)保督察等導(dǎo)致某一省份各城市在特定年份受到共同沖擊，參考余泳澤等(2020)以及董直慶、王輝(2021)的方法，將固定效應(yīng)控制在“省份-年份”層面。表中第(1)列報告了未加入控制變量的回歸結(jié)果，第(2)列報告了加入控制變量并采用“省份-年份”固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，第(3)列報告了加入控制變量后采用雙向固定效應(yīng)的估計結(jié)果。從結(jié)果可以看出，核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)(Dige)對城市綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)的回歸結(jié)果均顯著為正，說明數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展在一定程度上促進了城市綠色全要素生產(chǎn)率的增長。以模型(3)的回歸結(jié)果為例，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平每增加一個單位，就會促進城市綠色全要素生產(chǎn)率獲得0.128的提升，表明數(shù)字經(jīng)濟可以推動城市綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展，從而印證了本文的假說H1a。

在加入了控制變量和雙向固定效應(yīng)后，外資企業(yè)平均規(guī)模(Fdi)的系數(shù)為正且在5%水平上顯著，表明對外開放會顯著促進本地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升。金融發(fā)展水平(Fina)的回歸結(jié)果為負且不顯著，表明地區(qū)金融化水平對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的影響基準(zhǔn)尚不明確。財政分權(quán)程度(Fac)的系數(shù)為負且在1%的水平上顯著，表明地區(qū)財政分權(quán)程度會在一定程度上抑制城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升，這可能是因為地區(qū)綠色轉(zhuǎn)型需要地方財政的扶持，而過度的財政分權(quán)會抑制地方政府資助城市綠色轉(zhuǎn)型的動力。城市市場活躍度(Entra)的系數(shù)為負但不顯著，表明私營企業(yè)的發(fā)展對城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升可能存在一定的負向影響，這可能是因為私營企業(yè)往往采用“家庭作坊”式的生產(chǎn)模式，過度追求自身經(jīng)濟利益，在環(huán)境保護和綠色發(fā)展領(lǐng)域的觀念和動機不強，不利于城市綠色發(fā)展，但未通過統(tǒng)計上的顯著性檢驗。地區(qū)稅基規(guī)模(Rtax)回歸系數(shù)為負且不顯著，表明企業(yè)承擔(dān)的稅負水平可能對城市綠色發(fā)展具有一定抑制作用，但該影響未通過顯著性檢驗。

表3 數(shù)字經(jīng)濟影響城市綠色全要素生產(chǎn)率的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4 數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色全要素生產(chǎn)率門檻檢驗結(jié)果

(二)“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)

為進一步探究數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用是否存在“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)，本文首先參考Hansen(1999)的做法，在使用“自助法”(bootstrap)反復(fù)抽樣1000次的基礎(chǔ)上進行了面板門檻存在性檢驗。結(jié)果顯示數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)門檻變量通過了單門檻檢驗(如表4所示)，未通過雙門檻和三門檻檢驗。在此基礎(chǔ)上，本文匯報了添加面板門檻模型后數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果，回歸結(jié)果如表5所示。

從表5的回歸結(jié)果中我們可以看到，在全樣本區(qū)間中，數(shù)字經(jīng)濟均可以顯著促進綠色全要素生產(chǎn)率的提升，但是具體的提升效果存在差異。具體而言，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平低于1.483的門檻值時，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用為38.6%，當(dāng)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高于1.483的門檻值時，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用上升到47.2%。這表明，隨著城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高并跨越門檻值，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用會進一步增強，從而印證了本文的假說H1b。

表5 面板門檻模型回歸結(jié)果

(三)內(nèi)生性分析

緩解內(nèi)生性問題是經(jīng)濟學(xué)研究中不容忽視的一個問題，就本文所研究的主題而言，一方面城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升受益于數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展，同時數(shù)字經(jīng)濟自身的發(fā)展水平也可能取決于城市綠色全要素生產(chǎn)率所代表的技術(shù)實力，因此，數(shù)字經(jīng)濟與城市綠色高質(zhì)量發(fā)展間可能存在潛在的反向因果關(guān)系；另一方面，影響城市綠色全要素生產(chǎn)率的因素眾多，本文所涉及的控制變量可能難以確保覆蓋全部影響因素，可能存在遺漏變量的問題。由于上述可能存在的互為因果和遺漏變量問題，本文試圖通過工具變量法緩解內(nèi)生性的影響，從而更好地識別數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對城市綠色全要素生產(chǎn)率影響的凈效應(yīng)。

我們參考黃群慧等(2019)的方法，使用各城市1984年每萬人電話機數(shù)量作為數(shù)字經(jīng)濟的工具變量。一方面，數(shù)字經(jīng)濟作為傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的發(fā)展，其自身的發(fā)展起源于電話線撥號接入業(yè)務(wù)(PSTN)，隨后ISDN、ASDL和光纖寬帶接入技術(shù)才逐漸走進大眾的視野。因此，數(shù)字經(jīng)濟在誕生之初的發(fā)展一定程度上依托于傳統(tǒng)郵電通訊產(chǎn)業(yè)，當(dāng)?shù)貧v史上的電信基礎(chǔ)設(shè)施會從技術(shù)水平、文化觀念和使用習(xí)慣等方面影響到后續(xù)階段數(shù)字經(jīng)濟信息技術(shù)的應(yīng)用；另一方面，固定電話作為傳統(tǒng)電信工具對經(jīng)濟發(fā)展的影響隨著使用頻率下降而逐漸式微，滿足排他性。由于原始數(shù)據(jù)為橫截面形式，本文參考趙濤等(2020)的做法，以上一年全國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)分別與1984年各城市每萬人電話機數(shù)量構(gòu)造交互項，得到面板形式的工具變量。

表6中第(1)列和第(2)列分別為不考慮控制變量和加入控制變量后的工具變量回歸結(jié)果。結(jié)果表明，在考慮內(nèi)生性后，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升依舊具有顯著的促進作用，且結(jié)果均在1%水平下顯著。此外，在原假設(shè)“工具變量識別不足”的檢驗中，Kleibergen-Paap rk的LM統(tǒng)計量p值均為0.000，顯著拒絕原假設(shè)；在工具變量弱識別的檢驗中，Kleibergen-Paap rk的Wald F統(tǒng)計量大于Stock-Yogo弱識別檢驗10%水平上的臨界值，說明了工具變量選擇的合理性。

表6 內(nèi)生性檢驗結(jié)果

五、進一步研究

(一)中介機制檢驗

本文進一步基于如下三種中介機制考察數(shù)字經(jīng)濟對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的間接效應(yīng)：(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)；(2)創(chuàng)新能力激發(fā)效應(yīng)；(3)公眾認知能力提升效應(yīng)。為驗證三種作用機制假設(shè)，本文選擇中介效應(yīng)估計模型進行回歸，在上文已經(jīng)驗證數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對于城市綠色全要素生產(chǎn)率提升作用具有“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)的基礎(chǔ)上使用非線性回歸模型中介效應(yīng)檢驗方法對本文存在的中介效應(yīng)進行逐一檢驗，并得到相應(yīng)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，結(jié)果如表7所示。其中，第(1)列和第(2)列分別報告了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(His)和城市創(chuàng)新能力(Inva)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)，第(3)列匯報的是考慮到公眾關(guān)注度和政府關(guān)注度指數(shù)具有相關(guān)性條件下的多重中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果。

表7 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

可以看到，在非線性多重中介效應(yīng)的檢驗中，第(1)列和第(2)列所顯示的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和城市創(chuàng)新能力的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的回歸系數(shù)均顯著為正，證明在對城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用中，數(shù)字經(jīng)濟所帶來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)和創(chuàng)新能力激發(fā)效應(yīng)是兩種重要的中介作用機制，二者中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重分別為7.67%和40.18%。第(3)列是公眾關(guān)注指數(shù)和政府關(guān)注指數(shù)的多重中介效應(yīng)的回歸結(jié)果，從結(jié)果中可以看出，社會關(guān)注度指數(shù)的回歸結(jié)果顯著為正，公眾關(guān)注度指數(shù)和政府關(guān)注度的中介效應(yīng)一共占總效應(yīng)的28.15%，其中前者的貢獻為90.5%，后者的貢獻為9.5%。由此表明，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以通過優(yōu)化城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進城市創(chuàng)新發(fā)展和提升社會關(guān)注等途徑促進城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升。

(二)異質(zhì)性結(jié)果討論

根據(jù)上文的研究可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的作用效果具有很強的異質(zhì)性。為進一步考察數(shù)字經(jīng)濟賦能城市綠色高質(zhì)量發(fā)展中的異質(zhì)性作用效果，本文從地區(qū)異質(zhì)性和城市異質(zhì)性兩個方面對數(shù)字經(jīng)濟促進城市綠色全要素生產(chǎn)率水平提升的作用機制進行探究。在地區(qū)異質(zhì)性方面，本文首先按照地理差異對南方城市和北方城市進行分組回歸，回歸結(jié)果如表8第(1)列和第(2)列所示，其中第(1)列為南方城市的回歸結(jié)果，第(2)列為北方城市的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果可以看出，數(shù)字經(jīng)濟可以顯著促進南方城市和北方城市綠色全要素生產(chǎn)率水平的提升，但對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平更高的南方城市的促進作用更強，回歸結(jié)果也更顯著。

表8 異質(zhì)性檢驗結(jié)果

在城市異質(zhì)性方面，本文按照工業(yè)和信息化部中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院(賽迪研究院)發(fā)布的《2021數(shù)字經(jīng)濟城市發(fā)展百強榜》對處于不同數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的城市進行分組回歸，以考察數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的差異對賦能效應(yīng)的影響(2)《2021數(shù)字經(jīng)濟城市發(fā)展百強榜》將中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平前100名的地級市依據(jù)其城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平所處等級的不同劃分為一線城市、新一線城市、二線城市和三線城市。。我們將該榜單中出現(xiàn)的數(shù)字經(jīng)濟百強城市作為一組，將榜單中未出現(xiàn)的城市劃分為第二組，回歸結(jié)果分別如表8第(1)列和第(2)列所示，從回歸結(jié)果中可以看出，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對于處在不同數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平城市的綠色全要素生產(chǎn)率的作用效果存在顯著異質(zhì)性，數(shù)字經(jīng)濟對于數(shù)字經(jīng)濟百強城市的綠色全要素生產(chǎn)率水平的提升作用要明顯大于其對非百強城市綠色全要素生產(chǎn)率水平的提升作用。

通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可以顯著促進不同區(qū)域和不同城市的綠色全要素生產(chǎn)率水平的提升，但對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升具有明顯的異質(zhì)性作用。具體而言，其對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較好的南方城市和數(shù)字經(jīng)濟百強城市的促進作用更強，回歸結(jié)果也顯著。上述現(xiàn)象存在的原因一方面可能是數(shù)字經(jīng)濟效能的發(fā)揮需要足夠多的用戶基數(shù)和資本投入，而這些要素往往集中于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較好的城市和相關(guān)政策重點扶持的城市；另一方面，南方城市和數(shù)字經(jīng)濟百強城市往往是我國的經(jīng)濟發(fā)展重心，部分城市也是地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展中心，且絕大多數(shù)城市已經(jīng)完成工業(yè)化進程，這些城市自身綠色發(fā)展的動機較強，更愿意借助例如數(shù)字經(jīng)濟等新技術(shù)手段促進自身經(jīng)濟綠色發(fā)展。上述分析可以說明，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用自身具有“強者恒強”的異質(zhì)性作用效果，由此帶來的“數(shù)字鴻溝”可能導(dǎo)致處在不同發(fā)展水平和不同地區(qū)的城市之間綠色經(jīng)濟發(fā)展效率差距的擴大。

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.剔除直轄市的影響

考慮到直轄市在中國屬于省級行政單位，在政治、經(jīng)濟、人口、面積等方面均明顯高于普通地級市，因此，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平和其他地級市相比會存在很大差異。因此，為排除這種特殊行政地位對本文回歸結(jié)果造成的影響，本文參考陳詩一、陳登科(2018)的做法，剔除直轄市樣本進行檢驗，可使樣本更具有可比性的同時增強本文回歸結(jié)論的可靠性?；貧w結(jié)果如表9第(1)列所示，在剔除直轄市樣本后，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的回歸結(jié)果依舊為正且顯著，表明本文回歸結(jié)果穩(wěn)健。

2.剔除極端值的影響

考慮到實證回歸結(jié)果可能受到極端值和異常值的影響，本文進一步對回歸樣本中綠色全要素生產(chǎn)率最高和最低的1%樣本進行縮尾和截尾處理，回歸結(jié)果如表9第(2)列和第(3)列所示。其中，第(2)列匯報的是對1%極端值縮尾后的回歸結(jié)果，第(3)列匯報的是對1%極端值截尾后的回歸結(jié)果。可以看到，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用依然顯著，研究結(jié)論不變。

3.更換被解釋變量

考慮到本文使用基于SBM模型的GML指數(shù)計算城市綠色全要素生產(chǎn)率時投入和產(chǎn)出的計算指標(biāo)較多，且出現(xiàn)了多個個體在基期時被評價為效率值為1的情況，效率值為1的個體的效率值高低無法被進一步區(qū)分，為了回歸穩(wěn)健性考慮，本文進一步使用基于超效率的SBM模型和GML指數(shù)計算各地級市綠色全要素生產(chǎn)率，投入項和產(chǎn)出項指標(biāo)選擇與上文相同?；貧w結(jié)果匯報于表9第(4)列所示。可以看到，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展依舊可以顯著促進地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，本文的研究結(jié)論穩(wěn)健。

4.更換工具變量

由于前文中使用郵電業(yè)歷史數(shù)據(jù)作為工具變量只是解決了核心解釋變量的內(nèi)生性問題，與核心解釋變量相對的，本文的控制變量也可能會存在因為“反向因果”導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，為削弱這種情況對回歸結(jié)果穩(wěn)健性可能造成的影響，表9第(5)列將所有控制變量滯后一期，同時選擇數(shù)字經(jīng)濟滯后一期作為本文數(shù)字經(jīng)濟的工具變量。可以看到，回歸結(jié)果基本不變，顯示了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表9 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

六、結(jié)論與政策建議

本文立足于中國數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的重大機遇和“十四五”規(guī)劃所倡導(dǎo)和建設(shè)創(chuàng)新、智慧、綠色新型城市的戰(zhàn)略導(dǎo)向，選取中國2011-2019年地級及以上城市數(shù)據(jù)，在構(gòu)建城市綠色全要素生產(chǎn)率和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)的基礎(chǔ)上，使用面板固定效應(yīng)模型、面板門檻模型、分組回歸模型和中介效應(yīng)模型，多維度檢驗了數(shù)字經(jīng)濟賦能城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的效應(yīng)和作用機制。主要結(jié)論如下：第一，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展會顯著帶動城市層面綠色高質(zhì)量發(fā)展水平的提升，從而成為加快中國城市發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，推動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要動力來源，在替換被解釋變量和引入工具變量后，該結(jié)論依然成立。第二，數(shù)字經(jīng)濟對綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用呈現(xiàn)出“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)，隨著城市數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用逐漸增強。第三，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)、創(chuàng)新能力激發(fā)效應(yīng)和社會認知能力提升效應(yīng)是數(shù)字經(jīng)濟賦能城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的重要作用途徑。第四，在區(qū)域異質(zhì)性上，東中部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的促進作用更為顯著，發(fā)達地區(qū)能夠享受更多的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展紅利，但也有可能造成發(fā)達地區(qū)與落后地區(qū)之間的“數(shù)字鴻溝”。

基于上述結(jié)論，本文提出如下政策建議：首先，應(yīng)充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟對于城市綠色發(fā)展的賦能作用，加大互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)平臺相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資力度，推進以5G應(yīng)用為代表的新一代信息技術(shù)革命的發(fā)展進程。其次，考慮到數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所帶來的“數(shù)字鴻溝”效應(yīng)，應(yīng)在不同發(fā)展水平的區(qū)域采取差異化的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略，對于數(shù)字經(jīng)濟比較發(fā)達的地區(qū)，應(yīng)加大科技攻關(guān)力度，占領(lǐng)全球數(shù)字產(chǎn)業(yè)鏈的制高點，助推中國產(chǎn)業(yè)向價值鏈高端攀升；對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)，應(yīng)加大力度推進數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，實現(xiàn)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的普遍服務(wù)，避免因信息落差擴大區(qū)域發(fā)展差距。最后，積極加強數(shù)字經(jīng)濟在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、激發(fā)創(chuàng)新活力和提升社會認知三個方面的關(guān)鍵作用，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，積極探索開發(fā)新模式、新業(yè)態(tài)、新技術(shù)，加快建設(shè)數(shù)字社會、數(shù)字政府，匯聚城市綠色高質(zhì)量發(fā)展的新動能，助力中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和落實“雙碳”目標(biāo)，打造美麗中國。